(57)【要約】      （修正有）【課題】高速で高性能な顔画像認証装置及びプログラムを提供すること。【解決手段】目位置を検出する第１の画像処理手段と、顔画像情報に基づき光補正を行う第２の画像処理手段を有する画像処理部２と、前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出部３と、前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化部４と、前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶部５と、前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証部６とを有する顔画像認証装置において、前記画像処理部２の第１の画像処理手段が、複数の顔画像情報を用い、目という情報が所定の領域内に有るか否かを判断する目特徴クラスタリング手段と、該目特徴クラスタリング手段で判断された領域内に目情報が有るか否かを判断する目判断手段とを有し、目特徴のサンプルを作成し、該作成された目特徴サンプルを用いてニューラルネットにより目位置検定器を作成する。【選択図】図１
2007094914.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込部と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理手段と、顔画像情報に基づき光補正を行う第２の画像処理手段を有する画像処理部と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化部と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶部と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証部とを有する顔画像認証装置において、
前記画像処理部の第１の画像処理手段が、複数の顔画像情報を用い、目という情報が所定の領域内に有るか否かを下記式１で判断する目特徴クラスタリング手段と、該目特徴クラスタリング手段で判断された領域内に目情報が有るか否かを下記式２で判断する目判断手段とを有し、前記目特徴のクラスタリング手段及び目判断手段を用いた目捜索手段により目特徴のサンプルを作成し、該作成された目特徴サンプルを用いてニューラルネットにより目位置検定器を作成することを特徴とする顔画像認証装置。
【数１】
2007094914.tif 000060
上記式において、Ｘは捜索窓，α，βは目特徴クラスタリング手段の出力、ｔは目特徴クラスタリング手段の判断閾値である。
【数２】
2007094914.tif 000061
上記式において、Ｘは捜索窓であり、Ｔは目判断手段の目判断閾値であり、ｎはＸにおいて目特徴の次元数である。
【請求項２】
前記目位置検定器が、下記式３で定義されることを特徴とする請求項１記載の顔画像認証装置。
【数３】
2007094914.tif 000062
上記式において、ｉ＝ｎ， nは認証環境において顔画像の最大と最小サイズであり、人種等に応じて決定される。jは当カテゴリに特徴数ｋと相同でｊ＝ｋとなり、ｍｋは当行捜索窓の座標値であり、λ１とλ２は、捜索窓１と捜索窓２のそれぞれの画素値（輝度値）ｐ１とｐ２の係数であり、ｐ１new＝λ１ｐ１であり、ｐ２new＝λ２ｐ２であり、さらに、Ｔｉはｉ番目における目判断手段の判断閾値である。
【請求項３】
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込部と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理手段と、顔画像情報に基づき光補正を行う第２の画像処理手段を有する画像処理部と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化部と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶部と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証部とを有する顔画像認証装置において、
前記画像処理部の第２の画像処理手段が、Ｍ×Ｎ画素の顔画像Ｉｏｌｄの第ｉ行，第ｊ列の画素である局所領域に対して光補正をし、変換後の画像の画素値Ｉｎｅｗ（ｉ，ｊ）として、下記式４で定義される補正後画像を得ることを特徴とする顔画像認証装置。
【数４】
2007094914.tif 000063
上記式において、Ｍ０，ＶＡＲ０は、それぞれ実験によって得た平均値と平方誤差である。
【請求項４】
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込部と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理手段と、顔画像情報に基づき光補正を行う第２の画像処理手段を有する画像処理部と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化部と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶部と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証部とを有する顔画像認証装置において、
前記特徴抽出部が、顔画像情報に対して２次元離散ガボールウェーブレット変換により画像特徴を抽出し、下記式５で定義される生顔特徴を得ることを特徴とする顔画像認証装置。
【数５】
2007094914.tif 000064
上記式において、｛ａ１，ａ２，…，ａｍ｝はｎ次元を持つ顔特徴のベクトル，ａｍｎは顔特徴ベクトルの各行列要素である。
【請求項５】
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込部と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理手段と、顔画像情報に基づき光補正を行う第２の画像処理手段を有する画像処理部と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化部と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶部と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証部とを有する顔画像認証装置において、
前記特徴抽出部が、複数の入力画像に基づき、以下の式６で定義される顔特徴の教師パターンを得ることを特徴とする顔画像認証装置。
【数６】
2007094914.tif 000065
上記式において、｛ｏ１，ｏ２，…，ｏｍ｝はｍ次元を持つ最適化顔特徴ベクトルであり、ｏｍｋは最適化顔特徴ベクトルの行列要素である。
【請求項６】
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込部と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理手段と、顔画像情報に基づき光補正を行う第２の画像処理手段を有する画像処理部と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化部と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶部と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証部とを有する顔画像認証装置において、
前記特徴最適化部が、前記請求項４で得られた生顔特徴を、前記請求項５記載の顔特徴の教師パターンを基に最適化し、以下数式の顔情報を得ることを特徴とする顔画像認証装置。
【数７】
2007094914.tif 000066
上記式において、ｍは式５から得た生顔特徴ベクトルの次元数で，ｋは式６から得た顔特徴の教師パターンベクトルの次元数である。
【請求項７】
コンピュータに、
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込機能と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理機能機能と、前記検出された顔画像情報に基づき光補正処理を行う光補正機能とを有する画像処理機能と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出機能と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化機能と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶機能と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証機能を有するプログラムにおいて、
前記画像処理部の第１の画像処理手段が、複数の顔画像情報を用い、目という情報が所定の領域内に有るか否かを下記式８で判断する目特徴クラスタリング手段と、該目特徴クラスタリング手段で判断された領域内に目情報が有るか否かを下記式９で判断する目判断手段とを有し、前記目特徴のクラスタリング手段及び目判断手段を用いた目捜索手段により目特徴のサンプルを作成し、該作成された目特徴サンプルを用いてニューラルネットにより目位置検定器を作成する機能を実現することを特徴とするプログラム。
【数８】
2007094914.tif 000067
上記式において、Ｘは捜索窓，α，βは目特徴クラスタリング手段の出力，ｔは目特徴クラスタリング手段の判断閾値である。
【数９】
2007094914.tif 000068
上記式において、Ｘは捜索窓であり、Ｔは目判断手段の目判断閾値であり、ｎはＸにおいて目特徴の次元数である。
【請求項８】
前記目位置検定器が、下記式１０で定義される機能を実現することを特徴とする請求項８記載のプログラム。
【数１０】
2007094914.tif 000069
上記式において、ｉ＝ｎ， nは認証環境において顔画像の最大と最小サイズであり、人種等に応じて決定される。jは当カテゴリに特徴数ｋと相同でｊ＝ｋとなり、ｍｋは当行捜索窓の座標値であり、λ１とλ２は、捜索窓１と捜索窓２のそれぞれの画素値（輝度値）ｐ１とｐ２の係数であり、ｐ１new＝λ１ｐ１であり、ｐ２new＝λ２ｐ２であり、さらに、Ｔｉはｉ番目における目判断手段の判断閾値である。
【請求項９】
コンピュータに、
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込機能と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理機能機能と、前記検出された顔画像情報に基づき光補正処理を行う光補正機能とを有する画像処理機能と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出機能と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化機能と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶機能と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証機能を有するプログラムにおいて、
前記画像処理部の第２の画像処理手段が、Ｍ×Ｎ画素の顔画像Ｉｏｌｄの第ｉ行，第ｊ列の画素である局所領域に対して光補正をし、変換後の画像の画素値Ｉｎｅｗ（ｉ，ｊ）として、下記式１１で定義される補正後画像を得る機能を実現することを特徴とするプログラム。
【数１１】
2007094914.tif 000070
上記式において、Ｍ０，ＶＡＲ０は、それぞれ実験によって得た平均値と平方誤差である。
【請求項１０】
コンピュータに、
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込機能と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理機能機能と、前記検出された顔画像情報に基づき光補正処理を行う光補正機能とを有する画像処理機能と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出機能と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化機能と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶機能と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証機能を有するプログラムにおいて、
前記特徴抽出機能が、顔画像情報に対して２次元離散ガボールウェーブレット変換により画像特徴を抽出し、下記式１２で定義される生顔特徴を得る機能を実現することを特徴とするプログラム。
【数１２】
2007094914.tif 000071
ここで｛ａ１，ａ２，…，ａｍ｝はｎ次元を持つ顔特徴のベクトルといい，ａｍｎ
は顔特徴ベクトルの各行列要素である。
【請求項１１】
コンピュータに、
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込機能と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理機能機能と、前記検出された顔画像情報に基づき光補正処理を行う光補正機能とを有する画像処理機能と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出機能と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化機能と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する登録機能と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証機能を有するプログラムにおいて、
前記特徴抽出部が、複数の入力画像に基づき、以下の式６で定義される顔特徴の教師パターンを得る機能を実現することを特徴とするプログラム。
【数１３】
2007094914.tif 000072
ここで、｛ｏ１，ｏ２，…，ｏｍ｝はｍ次元を持つ最適化顔特徴ベクトルといい，ｏｍｋは最適化顔特徴ベクトルの行列要素である。
【請求項１２】
コンピュータに、
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込機能と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理機能機能と、前記検出された顔画像情報に基づき光補正処理を行う光補正機能とを有する画像処理機能と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出機能と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化機能と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶機能と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証機能を有するプログラムにおいて、
前記特徴最適化機能が、前記請求項４で得られた生顔特徴を、前記請求項５記載の顔特徴の教師パターンを基に最適化し、以下数式の顔情報を得る機能を実現することを特徴とするプログラム。
【数１４】
2007094914.tif 000073
上記式において、ｍは式１２から得た生顔特徴ベクトルの次元数で，ｋは式１３から得た顔特徴の教師パターンベクトルの次元数である。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、顔画像認証装置及びプログラムに関し、詳しくは、高速で高性能な顔画像認証装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、２次元離散ガボールウェブレット変換（Gabor Wavelet Transform：以下「ＧＷＴ」という）を用いた顔認証手法が知られている。しかし、通常、ＧＷＴから得られた顔画像特徴の次元数は多いため、大量な計算を行わなければならない問題があり、さらに激しい光変動に対してロバスト性が欠けることがあった。
【特許文献１】特開２００１−０３４７５６号公報
【特許文献２】特開２００１−２５０１２１号公報
【特許文献３】特開２００３−０４２７１８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明の課題は、前記ＧＷＴを用いた場合に存在する光変動に対するロバスト性、認証の処理速度が低い問題を解消し、目位置検定器により精確な目位置を検出すること、光変動に対する光を補正すること、ニューラルネットワークによりＧＷＴより抽出された顔特徴情報ベクトルの各要素に対応する荷重を付けること、顔情報特徴ベクトルの次元数を削減することにより、高速で高性能な顔画像認証装置及びプログラムを提供することである。
【０００４】
その他の課題は、以下の記載により明らかになる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題は、以下の発明によって解決される。
【０００６】
（請求項１）
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込部と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理手段と、顔画像情報に基づき光補正を行う第２の画像処理手段を有する画像処理部と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化部と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶部と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証部とを有する顔画像認証装置において、
前記画像処理部の第１の画像処理手段が、複数の顔画像情報を用い、目という情報が所定の領域内に有るか否かを下記式１５で判断する目特徴クラスタリング手段と、該目特徴クラスタリング手段で判断された領域内に目情報が有るか否かを下記式１６で判断する目判断手段とを有し、前記目特徴のクラスタリング手段及び目判断手段を用いた目捜索手段により目特徴のサンプルを作成し、該作成された目特徴サンプルを用いてニューラルネットにより目位置検定器を作成することを特徴とする顔画像認証装置。
【０００７】
【数１５】
2007094914.tif 000003
【０００８】
上記式において、Ｘは捜索窓，α，βは目特徴クラスタリング手段の出力、ｔは目特徴クラスタリング手段の判断閾値である。
【０００９】
【数１６】
2007094914.tif 000004
【００１０】
上記式において、Ｘは捜索窓であり、Ｔは目判断手段の目判断閾値であり、ｎはＸにおいて目特徴の次元数である。
【００１１】
（請求項２）
前記目位置検定器が、下記式１７で定義されることを特徴とする請求項１記載の顔画像認証装置。
【００１２】
【数１７】
2007094914.tif 000005
【００１３】
上記式において、ｉ＝ｎ， nは認証環境において顔画像の最大と最小サイズであり、人種等に応じて決定される。jは当カテゴリに特徴数ｋと相同でｊ＝ｋとなり、ｍｋは当行捜索窓の座標値であり、λ１とλ２は、捜索窓１と捜索窓２のそれぞれの画素値（輝度値）ｐ１とｐ２の係数であり、ｐ１new＝λ１ｐ１であり、ｐ２new＝λ２ｐ２であり、さらに、Ｔｉはｉ番目における目判断手段の判断閾値である。
【００１４】
（請求項３）
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込部と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理手段と、顔画像情報に基づき光補正を行う第２の画像処理手段を有する画像処理部と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化部と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶部と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証部とを有する顔画像認証装置において、
前記画像処理部の第２の画像処理手段が、Ｍ×Ｎ画素の顔画像Ｉｏｌｄの第ｉ行，第ｊ列の画素である局所領域に対して光補正をし、変換後の画像の画素値Ｉｎｅｗ（ｉ，ｊ）として、下記式１８で定義される補正後画像を得ることを特徴とする顔画像認証装置。
【００１５】
【数１８】
2007094914.tif 000006
【００１６】
上記式において、Ｍ０，ＶＡＲ０は、それぞれ実験によって得た平均値と平方誤差である。
【００１７】
（請求項４）
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込部と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理手段と、顔画像情報に基づき光補正を行う第２の画像処理手段を有する画像処理部と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化部と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶部と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証部とを有する顔画像認証装置において、
前記特徴抽出部が、顔画像情報に対して２次元離散ガボールウェーブレット変換により画像特徴を抽出し、下記式１９で定義される生顔特徴を得ることを特徴とする顔画像認証装置。
【００１８】
【数１９】
2007094914.tif 000007
【００１９】
上記式において、｛ａ１，ａ２，…，ａｍ｝はｎ次元を持つ顔特徴のベクトル，ａｍｎは顔特徴ベクトルの各行列要素である。
【００２０】
（請求項５）
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込部と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理手段と、顔画像情報に基づき光補正を行う第２の画像処理手段を有する画像処理部と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化部と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶部と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証部とを有する顔画像認証装置において、
前記特徴抽出部が、複数の入力画像に基づき、以下の式２０で定義される顔特徴の教師パターンを得ることを特徴とする顔画像認証装置。
【００２１】
【数２０】
2007094914.tif 000008
【００２２】
上記式において、｛ｏ１，ｏ２，…，ｏｍ｝はｍ次元を持つ最適化顔特徴ベクトルであり、ｏｍｋは最適化顔特徴ベクトルの行列要素である。
【００２３】
（請求項６）
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込部と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理手段と、顔画像情報に基づき光補正を行う第２の画像処理手段を有する画像処理部と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出部と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化部と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶部と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証部とを有する顔画像認証装置において、
前記特徴最適化部が、前記請求項４で得られた生顔特徴を、前記請求項５記載の顔特徴の教師パターンを基に最適化し、以下式２１の顔情報を得ることを特徴とする顔画像認証装置。
【００２４】
【数２１】
2007094914.tif 000009
【００２５】
上記式において、ｍは式５から得た生顔特徴ベクトルの次元数で、ｋは式６から得た顔特徴の教師パターンベクトルの次元数である。
【００２６】
（請求項７）
コンピュータに、
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込機能と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理機能機能と、前記検出された顔画像情報に基づき光補正処理を行う光補正機能とを有する画像処理機能と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出機能と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化機能と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶機能と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証機能を有するプログラムにおいて、
前記画像処理部の第１の画像処理手段が、複数の顔画像情報を用い、目という情報が所定の領域内に有るか否かを下記式２２で判断する目特徴クラスタリング手段と、該目特徴クラスタリング手段で判断された領域内に目情報が有るか否かを下記式２３で判断する目判断手段とを有し、前記目特徴のクラスタリング手段及び目判断手段を用いた目捜索手段により目特徴のサンプルを作成し、該作成された目特徴サンプルを用いてニューラルネットにより目位置検定器を作成する機能を実現することを特徴とするプログラム。
【００２７】
【数２２】
2007094914.tif 000010
【００２８】
上記式において、Ｘは捜索窓，α，βは目特徴クラスタリング手段の出力，ｔは目特徴クラスタリング手段の判断閾値である。
【００２９】
【数２３】
2007094914.tif 000011
【００３０】
上記式において、Ｘは捜索窓であり、Ｔは目判断手段の目判断閾値であり、ｎはＸにおいて目特徴の次元数である。
【００３１】
（請求項８）
前記目位置検定器が、下記式２４で定義される機能を実現することを特徴とする請求項８記載のプログラム。
【００３２】
【数２４】
2007094914.tif 000012
【００３３】
上記式において、ｉ＝ｎ， nは認証環境において顔画像の最大と最小サイズであり、人種等に応じて決定される。jは当カテゴリに特徴数ｋと相同でｊ＝ｋとなり、ｍｋは当行捜索窓の座標値であり、λ１とλ２は、捜索窓１と捜索窓２のそれぞれの画素値（輝度値）ｐ１とｐ２の係数であり、ｐ１new＝λ１ｐ１であり、ｐ２new＝λ２ｐ２であり、さらに、Ｔｉはｉ番目における目判断手段の判断閾値である。
【００３４】
（請求項９）
コンピュータに、
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込機能と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理機能機能と、前記検出された顔画像情報に基づき光補正処理を行う光補正機能とを有する画像処理機能と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出機能と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化機能と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶機能と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証機能を有するプログラムにおいて、
前記画像処理部の第２の画像処理手段が、Ｍ×Ｎ画素の顔画像Ｉｏｌｄの第ｉ行，第ｊ列の画素である局所領域に対して光補正をし、変換後の画像の画素値Ｉｎｅｗ（ｉ，ｊ）として、下記式２５で定義される補正後画像を得る機能を実現することを特徴とするプログラム。
【００３５】
【数２５】
2007094914.tif 000013
【００３６】
上記式において、Ｍ０，ＶＡＲ０は、それぞれ実験によって得た平均値と平方誤差である。
【００３７】
（請求項１０）
コンピュータに、
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込機能と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理機能機能と、前記検出された顔画像情報に基づき光補正処理を行う光補正機能とを有する画像処理機能と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出機能と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化機能と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶機能と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証機能を有するプログラムにおいて、
前記特徴抽出機能が、顔画像情報に対して２次元離散ガボールウェーブレット変換により画像特徴を抽出し、下記式２６で定義される生顔特徴を得る機能を実現することを特徴とするプログラム。
【００３８】
【数２６】
2007094914.tif 000014
【００３９】
ここで｛ａ１，ａ２，…，ａｍ｝はｎ次元を持つ顔特徴のベクトルといい，ａｍｎ
は顔特徴ベクトルの各行列要素である。
【００４０】
（請求項１１）
コンピュータに、
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込機能と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理機能機能と、前記検出された顔画像情報に基づき光補正処理を行う光補正機能とを有する画像処理機能と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出機能と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化機能と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する登録機能と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証機能を有するプログラムにおいて、
前記特徴抽出部が、複数の入力画像に基づき、以下の式６で定義される顔特徴の教師パターンを得る機能を実現することを特徴とするプログラム。
【００４１】
【数２７】
2007094914.tif 000015
【００４２】
ここで、｛ｏ１，ｏ２，…，ｏｍ｝はｍ次元を持つ最適化顔特徴ベクトルといい，ｏｍｋは最適化顔特徴ベクトルの行列要素である。
【００４３】
（請求項１２）
コンピュータに、
登録画像及び認証画像等の入力画像を取り込む画像取込機能と、
前記取り込まれた入力画像の顔画像情報に基づき、目位置を検出する第１の画像処理機能機能と、前記検出された顔画像情報に基づき光補正処理を行う光補正機能とを有する画像処理機能と、
前記処理された顔画像情報に対して画像特徴を抽出する特徴抽出機能と、
前記抽出された画像特徴を最適化する特徴最適化機能と、
前記最適化された特徴部分を登録情報として登録する記憶機能と、
前記登録情報と認証情報を対比して認証する認証機能を有するプログラムにおいて、
前記特徴最適化機能が、前記請求項４で得られた生顔特徴を、前記請求項５記載の顔特徴の教師パターンを基に最適化し、以下式２８の顔情報を得る機能を実現することを特徴とするプログラム。
【００４４】
【数２８】
2007094914.tif 000016
【００４５】
上記式において、ｍは式２６から得た生顔特徴ベクトルの次元数で，ｋは式２７から得た顔特徴の教師パターンベクトルの次元数である。
【発明の効果】
【００４６】
本発明によれば、前記ＧＷＴを用いた場合に存在する光変動に対するロバスト性、認証の処理速度が低い問題を解消し、目位置検定器により精確な目位置を検出すること、光変動に対する光を補正すること、ニューラルネットワークによりＧＷＴより抽出された顔特徴情報ベクトルの各要素に対応する荷重を付けること、顔情報特徴ベクトルの次元数を削減することにより、高速で高性能な顔画像認証装置及びプログラムを提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４７】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
【００４８】
本発明に係る顔画像認証装置の実施形態の一例を図１に基づいて説明する。
【００４９】
図１において、１は画像取込部であり、２は画像処理部であり、３は特徴抽出部であり、４は特徴最適化部であり、５は記憶部であり、６は認証部である。
【００５０】
画像取込部１は、登録用画像取込部と認証用画像取込部とを少なくとも有する。また、画像取込部１は、デジタルカメラや、ウェブカメラ、スキャナ等を用いて被写体の顔を撮影し、又は顔写真を取込み、登録及び認証時における顔情報用の画像データを取得する。
【００５１】
画像処理部２は、第１の画像処理手段と第２の画像処理手段を少なくとも有する。
【００５２】
画像処理部２において、第１の画像処理手段は、前記画像取込部１において取得した登録及び認証時における顔情報用の画像データに基づき、目という情報がある領域か、ない領域かを判断する目特徴クラスタリング手段及び該判断された領域内に目情報があるか否かの判断をする目判断手段とを有し、更に目位置を捜索する捜索窓の合併を行う目捜索手段により目位置を検出し、その目位置の座標に基づいて拡大・縮小・回転を行い、１００×１２８画素のサイズの顔画像を切り出し、登録用及び認証用顔画像情報の作成を行う。
【００５３】
目特徴のクラスタリング手段は、横がｗ(画素)，縦がｈ（画素）を持つ目の捜索窓のサイズをｗ×ｈとするとき、以下のような数式により定義される。
【００５４】
【数２９】
2007094914.tif 000017
【００５５】
ここでＸは捜索窓、α，βは目特徴クラスタリング手段の出力、ｔは目特徴クラスタリング手段の判断閾値である。この場合、目特徴クラスタリング手段は、ｔを判断閾値とし、ｈｉ（Ｘ）がｔｉより大きければα、つまり目情報がある領域であると判断し、ｈｉ（Ｘ）がｔｉより小さければβ、つまり目情報がない領域であると判断する。
【００５６】
目判断手段は、前記目特徴クラスタリング手段に基づいて、以下のような数式により定義される。
【００５７】
【数３０】
2007094914.tif 000018
【００５８】
ここでＸは捜索窓であり、Ｔは目判断手段の目判断閾値であり、ｎはＸにおいて目特徴の次元数である。
【００５９】
式３０においてＨ（Ｘ）＝１の場合、つまりＨ（Ｘ）がＴより大きければ、当該捜索窓Ｘには目が存在する。Ｈ（Ｘ）＝０の場合、つまりＨ（Ｘ）がＴより小さければ、当該捜索窓Ｘには目が存在しないと判断する。
【００６０】
画像処理部２において、第２の画像処理手段は、前記第１の画像処理手段によって処理された顔画像情報に基づき光補正を行う。ウェーブレット変換による顔認証は、登録用顔画像と認証用顔画像との光線条件はあまり大きく異なると、認証精度に大きな影響を与えることは避けられない。従って、できるだけ、登録時又は認証時の激しく変化する光線条件は緩やかするのが好ましい。上記問題は第２の画像処理手段を用いることで解決することが出来る。詳しくは後述する。
【００６１】
特徴抽出部３は、前記画像処理部２で処理された顔画像に基づき、ＧＷＴにより光補正後の登録用及び認証用顔画像から登録用及び認証用顔特徴情報の抽出を行う。
【００６２】
画像処理においては画像の模様、テクスチャとは本来の意味より広い意義がある。特に顔画像認識及び認証の分野で一般的に画像の模様、テクスチャは人間の眉毛、目、鼻、口などを指し、顔特徴という。この意味で顔特徴は局所情報であり、階層性、尺度性、平行移動（シフト）不変性、及び確定性とランダム性を持っている。
【００６３】
信号・画像分析は有効な画像変換方法を用いて画像で含まれている画像の重要特徴や情報が現れるようにすることを目的とする。フーリエ変換は周波数分析とも呼ばれて画像変換方法としてよく知られる。しかし、顔画像のように局所画像、例えば、眉毛、目、鼻、口等とその周辺領域との間に存在する境界は急変化なような特徴が多数存在しているため、フーリエ変換という周波数分析法を用いて適用できない。そこでガボールウェーブレット変換（Gabor Wavelet Transform）という手法は応用できる。
【００６４】
特徴最適化部４は、前記特徴抽出部３で抽出された登録用及び認証用顔特徴情報に対して、事前に作成された最適化手段を用いて登録用及び認証用顔特徴情報の情報量を削減し、最適化し、登録用及び認証用顔情報を作成する。
【００６５】
記憶部５は、前記特徴最適化部４において生成された登録用顔情報を記憶する。なお本発明においては、特徴最適化部４で生成された認証用顔情報を記憶部５に記憶してもよい。
【００６６】
認証部６は、前記記憶部５に記憶された登録用顔情報を呼び出し、且つ特徴最適化部４において生成された認証用顔情報を入力し、登録用及び認証用顔情報の差を取り、その総和を算出し、該算出された総和が閾値以上か否かを判断し、閾値以上であれば、本人だと認識（許可）し、閾値以下であれば本人でないと認識（拒否）する。
【００６７】
以下、本発明における登録処理及び認証処理について説明する。
【００６８】
（登録処理）
本発明において、登録処理を図２に基づいて説明する。
【００６９】
まず、画像取込部１により、登録用顔画像を取り込む（Ｓ１）。
【００７０】
次に、前記取り込まれた登録用顔画像を画像処理部２に送り、画像処理部２は、第１の画像処理手段により、目検出処理を行う（Ｓ２）。
【００７１】
以下、目検出処理を図３に基づいて説明する。
【００７２】
横がＷａｌｌ（画素）、縦がＨａｌｌ（画素）を持つ顔画像のサイズはＷａｌｌ×Ｈａｌｌとし、また、予め顔画像にある目領域の最大値はＹｍａｘ=ｗｍａｘ×ｈｍａｘを設定する。
【００７３】
目検出処理は、まず、目特徴クラスタリング手段及び目判断手段を有する目捜索手段により目位置候補座標の検出を行う（Ｓ２１）。
【００７４】
目位置候補座標の検出は、まず、捜索窓（サイズ：ｗ×ｈ）を用いて顔画像の原点座標（ｘ＝０，ｙ＝０）、即ち顔画像の左上の頂点から、捜索を始め、前記式２１及び式２２を用いて目判断手段Ｈ（Ｘ）の出力は１になる場合、この捜索窓の座標（ｘ，ｙ，ｗ，ｈ）を保存する。
【００７５】
次に、捜索窓はｘ軸の右方向に沿ってシフトする。ただし、ｙ軸にはシフトしない。この時に捜索窓の座標は（ｘ＋Δｘ，ｙ，ｗ，ｈ）となり、前記の式２１及び式２２を用いて目判断手段Ｈ（Ｘ）の出力は１になる場合、この捜索窓の座標（ｘ＋Δｘ，ｙ，ｗ，ｈ）を保存する。
【００７６】
次に、捜索窓のｘ座標：ｘ＝ｘ＋ｗ≧Ｗａｌｌの条件を満たすまで、前記捜索窓の座標を保存する処理を繰り返す。
【００７７】
次に、前期捜索窓のｘ座標：ｘ＝ｘ＋ｗ≧Ｗａｌｌの条件を満たしたら、捜索窓は画像の原点座標を戻し、ｙ軸の下方向に沿ってシフトする。この時、捜索窓の座標は（ｘ＝０，ｙ＋Δｙ，ｗ，ｈ）となり、前記の式２１及び式２２を用いて目判断手段Ｈ（Ｘ）の出力は１になる場合、この捜索窓の座標（ｘ＝０，ｙ＋Δｙ，ｗ，ｈ）を保存する。
【００７８】
次に、捜索窓のｙ座標：ｙ＝ｙ＋ｈ≧Ｈａｌｌの条件を満たすまで、前記捜索窓の座標を保存する処理の処理を繰り返す。
【００７９】
次に、捜索窓のサイズを以下の数式のように拡大する。
【００８０】
【数３１】
2007094914.tif 000019
【００８１】
捜索窓のサイズは 下数式
【００８２】
【数３２】
2007094914.tif 000020
【００８３】
を満たすまで前記の式３１により、拡大し続けながら、前記式３２を満たすまで前記捜索窓の拡大を行う。
【００８４】
次に、前記式３４が満たされたら、隣接な捜索窓の合併を行う。隣接な捜索窓の合併は、捜索窓１の座標は（ｘ１，ｙ１，ｗ１，ｈ１）、 捜索窓２の座標は（ｘ２，ｙ２，ｗ２，ｈ２）とするとき、変数を以下のように定義し、下記条件ａ〜ｈに該当した場合は、隣接した捜索窓と判断し、隣接した捜索窓を合併させる。
【００８５】
まず、変数は、それぞれ下記数式のようにする。
【００８６】
【数３３】
2007094914.tif 000021
【００８７】
とする。
【００８８】
条件は下記数式のようになる。この条件を満たす場合、捜索窓１と捜索窓２を隣接な捜索窓とする。
【００８９】
【数３４】
2007094914.tif 000022
【００９０】
前記式３４の条件が全て満たされたら、隣接な捜索窓と判断され、隣接な捜索窓の合併を行う。
【００９１】
前記式３４の条件を全て満たした場合、捜索窓１と捜索窓２は以下のように隣接な捜索窓の合併を行う。
【００９２】
ここで、合併する方法としては、例えば、捜索窓１の座標を（ｘ１,ｙ１,ｗ１,ｈ１）、 捜索窓２の座標を（ｘ２,ｙ２,ｗ２,ｈ２）とし、合併した捜索の座標は（ｘ,ｙ,ｗ,ｈ）とするとき、ｘ=（ｘ１+ｘ２）／２、ｙ=（ｙ１+ｙ２）／２、ｗ＝（ｗ１+ｗ２）／２、ｈ＝（ｈ１+ｈ２）／２となる。
【００９３】
また、合併捜索窓の数をＮとするとき、前記の場合、合併捜索窓の数はＮ＝２である。さらに合併捜索窓と他の捜索窓（捜索窓１と捜索窓２の以外）と合併すると、合併捜索窓の数は、Ｎ＝３となり、隣接する捜索窓を合併していく毎にＮは加算していく。
【００９４】
前記のような方法により捜索窓の合併操作を繰り返して合併捜索窓の数Nを計算する。
【００９５】
本発明では、事前に大量な顔画像 （１万枚程度）を利用して前記目特徴のクラスタリング手段及び目判断手段を用いた目捜索手段により目特徴のサンプルを作成し、該作成された目特徴サンプルを用いてニューラルネットにより目位置検定器を作成する。
【００９６】
目位置検定器の各カテゴリは、以下のようにｎ個のカテゴリから構成されている。以下に目位置検出器の数式を示す。
【００９７】
【数３５】
2007094914.tif 000023
【００９８】
式３５においてｉ＝ｎ、ｎは認証環境において顔画像の最大と最小サイズであり、人種等に応じて決定する。本発明においてはｎ＝１８とする。
【００９９】
また、ｊは当カテゴリに特徴数ｋと相同で、ｊ＝ｋとなる。
【０１００】
ｍｋは当行捜索窓の座標値であり、例えば，第１行には捜索窓１(ｘ１１,ｙ１１,ｗ１１,ｈ１１)、捜索窓２(ｘ１２,ｙ１２,ｗ１２,ｈ１２)に対してｍ１＝２となる。
【０１０１】
λ１とλ２は、捜索窓１と捜索窓２のそれぞれの画素値（輝度値）ｐ１とｐ２の係数であり、ｐ１new＝λ１ｐ１であり、ｐ２new＝λ２ｐ２であり、さらに、Ｔｉはｉ番目における目判断手段の判断閾値である。
【０１０２】
各々の目位置検定器のカテゴリは、下記数式のように出力される。
【０１０３】
【数３６】
2007094914.tif 000024
【０１０４】
となる。
【０１０５】
次に、目位置の検定を行う。
【０１０６】
前記各々の目位置検定器のカテゴリの全ての出力Ｐｉ（Ｘ）は下記数式
【０１０７】
【数３７】
2007094914.tif 000025
【０１０８】
となるか否かを判断する（Ｓ２２）。判断された結果、式３７となる場合、検出された位置座標値は目位置の座標値と認められる。
【０１０９】
このようにして、目位置を検出し、目が検出されたら、鼻、口など人物の顔の部位をそれぞれ目位置検出処理同様に行うこともできる。
【０１１０】
次に、顔画像の正規化を行う（Ｓ２３）。顔画像の正規化は、検出した目位置の座標に基づいて画像の拡大・縮小・回転の処理を行う。
【０１１１】
次に、登録用処理顔画像の作成をする（Ｓ２４）。Ｓ２３で処理された顔画像を用いて、幅は両目中心距離の２倍、高さは両目中心距離の２．５６倍、１００×１２８画素のサイズの顔画像を切り出し、登録用処理顔画像の作成を行う。これにより、登録用処理顔画像の作成をすることができる。
【０１１２】
前記登録用処理顔画像が作成されたら、図２の登録処理に戻り、次に、画像処理部２の第２の画像処理手段により光補正処理を行う（Ｓ３）。
【０１１３】
光補正処理を図４に基づいて説明する。
【０１１４】
まず、前記、射影法による輝度値変換を行う（Ｓ３１）。変換数式は以下のようになる。
【０１１５】
【数３８】
2007094914.tif 000026
【０１１６】
ここでｒは画像の画素（ｘ，ｙ）の輝度値、ｓは画素（ｘ，ｙ）の輝度値ｒをT変換した後の変換値である。
【０１１７】
Ｔ変換は画素（ｘ，ｙ）の輝度値ｒをｓへ射影する変換法であり、１次元配列のテーブルのような形になる。８ビットの輝度値は０〜２５５のため、このＴ変換用の１次元配列テーブルは０〜２５５までのすべての輝度値に対応する変換値をもっている。つまり、式３０は下記数式のようになる。
【０１１８】
【数３９】
2007094914.tif 000027
【０１１９】
ここでｃは変換係数である。８ビットの輝度値の場合は、下記数式のようになる。
【０１２０】
【数４０】
2007094914.tif 000028
【０１２１】
Ｔ変換を行うとき、式４０において変換係数ｃを決め、そして式３９を用いて、対応する変換値ｓを得る。
【０１２２】
しかし、前記Ｔ変換は画像の全体に対して光補正を行うため、画像の局所に行えば、斜光や、トップライト等には補正の効果は著しくない。そのため、以下のように画像の局所、即ち小区域での光補正を行うことが好ましい。第２の画像処理手段における光補正処理を用いることでこれを実現することができる。
【０１２３】
次に、画像の局所領域（小区域）ごとに対し光補正を行う（Ｓ３２）。小区域の光補正は輝度値の分布特性によって変換関数を作成する。
【０１２４】
Ｍ×Ｎ画素の顔画像Ｉｏｌｄに対してＩｏｌｄ（ｉ，ｊ）は顔画像Ｉｏｌｄの第ｉ行，第ｊ列の画素とする。
【０１２５】
そして平均値Ｍ（Ｉ）、平方誤差ＶＡＲ（Ｉ）は以下数式のように計算できる。
【０１２６】
【数４１】
2007094914.tif 000029
【０１２７】
【数４２】
2007094914.tif 000030
【０１２８】
Ｉｎｅｗ（ｉ，ｊ）は小区域で変換後の画像の画素値として、画像の小区域の光補正は下記数式によって行う。
【０１２９】
【数４３】
2007094914.tif 000031
【０１３０】
ここでＭ０，ＶＡＲ０は、それぞれ実験によって得た平均値と平方誤差であり、本発明においてＭ０＝１５０、ＶＡＲ０＝２５００である。
【０１３１】
これにより、登録用処理顔画像の局所領域に対し、局所領域各々について補正後の登録用顔画像Ｉｎｅｗ（ｉ，ｊ）を算出し、登録用処理顔画像全ての領域において補正後の登録用顔画像Ｉｎｅｗ（ｉ，ｊ）を求めることができる。
【０１３２】
登録用処理顔画像の全領域について光補正が出来たか否かを判断する（Ｓ３３）。ＹＥＳであった場合は、光補正処理を終了する。
【０１３３】
前記補正後の登録用顔画像が求められたら、図２の登録処理に戻り、次に、特徴抽出部３及び特徴最適化部４により登録用顔情報生成処理を行う（Ｓ４）。
【０１３４】
以下、登録用顔情報生成処理の説明を図５に基づいて説明する。
【０１３５】
まず、前記補正後の登録用顔画像に対し、ＧＷＴにより特徴抽出を行う（Ｓ４１）。
【０１３６】
特徴抽出するにあたり、本発明では、以下の数式ようなＧＷＴが用いられる。
【０１３７】
【数４４】
2007094914.tif 000032
【０１３８】
ここで、‖●‖はノルマである。
【外１】
【０１３９】
2007094914.tif 000033
【０１４０】
【数４５】
2007094914.tif 000034
【外２】
【０１４１】
2007094914.tif 000035
【０１４２】
【数４６】
2007094914.tif 000036
【０１４３】
ここで、
【０１４４】
【数４７】
2007094914.tif 000037
【０１４５】
ｖ＝｛０，１，２，３，４｝
【０１４６】
【数４８】
2007094914.tif 000038
【０１４７】
ｕ＝｛０，１，２，３，４，５，６，７｝
【外３】
【０１４８】
2007094914.tif 000039
【０１４９】
【数４９】
2007094914.tif 000040
【外４】
【０１５０】
2007094914.tif 000041
【０１５１】
【数５０】
2007094914.tif 000042
【０１５２】
【数５１】
2007094914.tif 000043
【外５】
【０１５３】
2007094914.tif 000044
【０１５４】
【数５２】
2007094914.tif 000045
【０１５５】
となる。
【０１５６】
式５０に対する条件らに基づいて式４４の複素数の実数部は下記数式
【０１５７】
【数５３】
2007094914.tif 000046
【０１５８】
となる。
【外６】
【０１５９】
2007094914.tif 000047
【０１６０】
【数５４】
2007094914.tif 000048
【０１６１】
式５１に対する条件らに基づいて式４４の複素数の虚数部は下記式
【０１６２】
【数５５】
2007094914.tif 000049
【０１６３】
となる。
【０１６４】
前記ＧＷＴにより、補正後の登録用顔画像から抽出された顔特徴は以下数式のようになる。
【０１６５】
【数５６】
2007094914.tif 000050
【０１６６】
ここで｛ａ１，ａ２，…，ａｍ｝はｎ次元を持つ顔特徴のベクトルといい，ａｍｎは顔特徴ベクトルの各行列要素である。
【０１６７】
上記の式５６から得られた顔特徴｛ａ１，ａ２，…，ａｍ｝は，最適化処理が行われていないため，そのままでは認証のために使う情報として使用できない。従って、ここで抽出した顔特徴｛ａ１，ａ２，…，ａｍ｝は生顔特徴という。
【０１６８】
前記特徴抽出部３において、生顔特徴が抽出されたら、次に、特徴最適化部４により生顔特徴の情報を最適化する（Ｓ４２）。
【０１６９】
ここでは、事前に、ニューラルネットワークにより最適化手段を作成しておき、最適化手段を用いて最適化を行う。
【０１７０】
本発明において最適化手段とは、大量な顔画像(１万枚程度)を利用して前記の特徴抽出部で用いるＧＷＴを用いて前記の式５６で示したような生顔特徴を大量な顔画像から抽出し、該抽出された生顔特徴から顔特徴サンプルを作成する。
【０１７１】
前記顔特徴サンプルを用いてニューラルネットワークによって以下のような顔特徴の最適化手段を作成する。作成された顔特徴サンプルを以下の数式に示す。
【０１７２】
【数５７】
2007094914.tif 000051
【０１７３】
ここで、｛ｏ１，ｏ２，…，ｏｍ｝はｍ次元を持つ最適化顔特徴ベクトルといい，ｏｍｋは最適化顔特徴ベクトルの行列要素である。
【０１７４】
つまり、式５７は、複数人の顔画像を用い、各々の顔画像に対しＧＷＴを用いて生顔特徴を抽出し、該抽出された複数の生顔特徴に基づき、顔特徴サンプルとして作成されたものである。
【０１７５】
ニューラルネットワークの学習によって顔特徴ベクトルの要素は顔特徴に応じてそれぞれの荷重をもつ。それによって特徴に対する不変化性を持っていない要素や，ノイズとみられる要素などは排除できる。
【０１７６】
顔特徴の最適化は、前記抽出された生顔特徴に対して前記最適化手段を用いて以下のように最適化を行い、登録用顔情報を生成する。生成された結果を以下の数式を示す。
【０１７７】
【数５８】
2007094914.tif 000052
【０１７８】
ここで ｍは式５６から得た生顔特徴ベクトルの次元数で，ｋは式５７から得た最適化顔特徴ベクトルの次元数である。
【０１７９】
ここで、ｋは以下の数式
【０１８０】
【数５９】
2007094914.tif 000053
【０１８１】
である。
【外７】
【０１８２】
2007094914.tif 000054
【０１８３】
例えば、式５６で得られたベクトル次元数が、５００×４０次元、式５７で得られたベクトル次元数が、５００×１６０次元だとすると、式５８で得られた次元数は１６０×４０次元となり、大幅な削減が実現できる。これによって高精度，高速度な顔認証が可能になる。
【０１８４】
登録用情報生成処理が終わったら、図２の登録処理に戻り、前期情報最適化部４で生成された登録用顔情報を記憶部５に記憶する。
【０１８５】
記憶部５に登録用顔情報が記憶されたら登録処理を終了する。ここで、登録処理は人物１人の処理に基づき説明したが、複数人の処理をすることも可能であり、記憶部５は、処理された人数分の登録用顔情報を記憶することも出来る。また記憶された登録用顔情報は、後述する認証処理において、記憶部５に記憶された複数人の登録用顔情報との対比が可能である。
【０１８６】
（認証処理）
以下、認証処理について図６に基づき説明する。
【０１８７】
図６には、認証処理のフローチャートが示されている。
【０１８８】
以下、登録処理と同様な処理をする場合は、登録処理の説明を援用する。
【０１８９】
まず、登録処理のＳ１と同様に入力画像を取得する（Ｓ５０）。
【０１９０】
次に、登録処理のＳ２と同様に目位置検出処理を行う（Ｓ５１）。
【０１９１】
次に、登録処理のＳ３と同様に光補正処理を行う（Ｓ５２）。
【０１９２】
次に、登録処理のＳ４と同様な処理で、認証用顔情報生成処理を行う（Ｓ５３）。
【０１９３】
次に、認証を行う（Ｓ５４）。
【０１９４】
認証について図７のフローチャートに基づき説明する。
【０１９５】
まず、認証部６は、記憶部５に記憶されている登録用顔情報を呼び出す（Ｓ５４１）。
【０１９６】
次に、前記認証用顔情報生成処理において、特徴最適化部４で生成された認証用顔情報を入力する（Ｓ５４２）。
【０１９７】
次に、登録用顔情報と認証用顔情報とで対応する各要素のベクトルの差により総和を算出する（Ｓ５４３）。
【外８】
【０１９８】
2007094914.tif 000055
【０１９９】
【数６０】
2007094914.tif 000056
【外９】
【０２００】
2007094914.tif 000057
【０２０１】
前記｛θ１，θ２，…，θｍ｝のそれぞれの要素から総和を算出する。
【０２０２】
次に、算出された総和に基づき、下記数式により認証判断をする（Ｓ５４４）。
【０２０３】
【数６１】
2007094914.tif 000058
【０２０４】
Θは本発明における認証閾値とする。また、認証閾値Θは，本発明の用途や，環境に応じて設定する。
【０２０５】
ここでは、下記数式の条件を用いる。
【０２０６】
【数６２】
2007094914.tif 000059
【０２０７】
従って，式６１が成立すれば，登録用顔画像と認証用顔画像は同一な人物のものと判断され，即ち，同一な人物であると判断する。また認証用顔情報と登録用顔情報は１対１、若しくは１対Ｎ（Ｎは複数の自然数）の関係にあるので、式６１が成立しなければ、次の登録用顔情報を呼び出し、認証を行う。
【０２０８】
認証が終わったら、認証処理に戻り、認証処理を終了する。
【０２０９】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は入退室、ＰＣログイン、携帯電話などの移動通信端末のような顔認証を必要とする技術分野に広く適用できる。
【図面の簡単な説明】
【０２１０】
【図１】本発明における顔画像認証装置の一例を示すブロック図
【図２】本発明における登録処理の一例を示すフローチャート
【図３】本発明における目検出処理の一例を示すフローチャート
【図４】本発明における光補正処理の一例を示すフローチャート
【図５】本発明における登録用顔情報生成処理の一例を示すフローチャート
【図６】本発明における認証処理の一例を示すフローチャート
【図７】本発明における認証の一例を示すフローチャート
【符号の説明】
【０２１１】
１：画像取込部
２：画像処理部
３：特徴抽出部
４：特徴最適化部
５：記憶部
６：認証部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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